基于智能感知与特征识别的电力工程数据 处理技术研究

邢孔多

海南科技职业大学，海南海口，571126

0 引言

电力工程作为现代社会不可或缺的基础设施之一，扮演着能源供应和社会发展的关键角色。随着电力系统规模的不断扩大和电网的智能化发展，大量的电力工程数据如潮水般涌入，这些数据蕴含着电力系统运行状态、设备健康状况以及潜在风险的重要信息。智能感知与特征识别技术在这一背景下应运而生，为电力工程数据处理提供了强大的工具和方法。

1 智能感知与特征识别的兴起

随着大数据和人工智能技术的发展，特征识别技术逐渐引起了电力工程领域的广泛关注。特征识别旨在从庞大而复杂的电力数据中提取关键特征，揭示数据背后的潜在规律和信息。在电力工程中，这涉及对电压波形、电流特性、频率分布等多维度数据进行分析，以识别出系统的异常、潜在故障迹象以及规律性变化。机器学习和深度学习等算法的引入进一步增强了特征识别的能力，使系统能够不断学习和优化模型，适应电力系统动态变化的特性[1]。

智能感知与特征识别的兴起为电力工程数据处理带来了革命性的变化。首先，通过智能感知技术，电力工程实现了从被动式数据采集向主动感知的转变，系统能够更加主动地感知并响应实时的运行状态，从而提高了系统的自适应性和自愈能力。其次，特征识别技术的应用使得电力工程可以更深入地理解数据背后的内在规律，为系统的健康管理、故障预测和优化运行提供了有力支持。然而，智能感知与特征识别技术的兴起也伴随着一系列挑战。数据隐私与安全、传感器网络的可靠性、大数据存储与处理等问题需要深入研究和解决。未来的发展方向将集中在提高感知技术的精度和覆盖范围，深化特征识别算法的智能化程度，以及构建更为完善的电力工程数据处理框架，从而推动电力系统朝着更加智能、高效、可靠的方向迈进[2]。

2 智能感知技术在电力工程中的应用

2.1 传感器技术

2.1.1 传感器的种类与原理

传感器技术在电力工程中的应用举足轻重，作为智能感知技术的基石，其种类与原理的深入理解对于高效运行、故障预测和系统安全至关重要。传感器可被广泛应用于电力系统的各个环节，包括发电、输电、变电、配电等多个领域。不同种类的传感器通过监测不同的物理量，提供了多层次、全方位的数据，为电力工程提供了全面而准确的感知能力。温度传感器通过测量电力设备的温度变化，可以实时监测设备的热态状态，如变压器、发电机、开关设备等[3]。这对于预防设备过热、提高设备寿命、防范火灾等具有重要意义。常见的温度传感器包括热电偶、热敏电阻等，其原理基于材料的温度敏感性以及温度与电学性质的关系。其次，电流传感器是电力系统中不可或缺的组成部分。通过感知电流的大小和方向，电流传感器能够提供电力设备的工作状态信息。电流传感器的种类包括电流互感器、霍尔效应传感器等。电流互感器通过电流的感应原理，将高电流通过互感器转换为可测量的低电流，实现对电流的准确测量。而霍尔效应传感器则是基于霍尔效应，通过电流在导体中的漂移现象感知电流强度和方向[4]。

2.1.2 在电力系统中的布局与应用

电力系统中的传感器技术布局与应用是实现智能感知的关键环节，通过合理的传感器部署和精准的数据采集，系统能够全面了解电力设备的状态、环境参数以及系统运行情况，从而实现对电力工程的高效监测和管理。在发电机内部，通过在转子、定子、冷却系统等关键部位部署温度传感器，可以实时监测设备的热态状态，确保发电机的正常运行和延长设备寿命。此外，油温传感器在油冷式发电机组中的应用，能够及时感知油温的变化，为冷却系统的精确调控提供数据支持[5]。在输电系统中，电流传感器的合理布局是保障电力系统稳定运行的必要手段。在高压输电线路上，通过电流互感器的布置，可以准确测量电流的强度和方向，实时了解电流负荷情况，为系统的过载保护提供及时反馈。

2.2 数据采集与传输

2.2.1 数据采集方法

在电力工程中，数据采集是实现智能感知的关键步骤，通过各种先进的数据采集方法，系统能够高效获取电力设备、网络和环境等多方面的信息。这种信息不仅有助于实时监测电力系统的运行状态，还为后续的数据分析、故障预测和决策支持提供了基础。有线传感器通过电缆或光纤等传输介质连接到数据采集节点，实现对电力系统各个关键点的实时监测。例如，温度、电流、电压传感器等通过有线连接到数据采集设备，提供了精准的物理量测量数据。这种方法的优势在于传输稳定、可靠，适用于对实时性要求不是特别严格的场景，但其局限性在于布线不便、成本较高以及对系统的影响较大。其次，近年来无线传感器网络的兴起为数据采集提供了更为灵活的解决方案。无线传感器节点分布在电力系统各处，这些节点能够实现自组织、自适应的数据采集网络。这种无线传感器网络采集方法在布局上更加灵活，可迅速适应电力系统的变化，并且降低了布线成本。无线传感器可以使用多种通信协议，如Zigbee、LoRa、NB-IoT等，以满足不同应用场景的通信需求。云计算和边缘计算技术的发展推动了云端和边缘端数据采集的普及。通过将数据采集设备连接到云端服务器或边缘计算设备，实现对电力系统数据的集中管理和处理。云端数据采集具有强大的计算能力和存储容量，适用于对数据进行深度分析和挖掘。

2.2.2 数据传输协议与技术

在电力工程的智能感知应用中，高效可靠的数据传输是确保实时监测和系统响应的关键环节。数据传输协议与技术的选择对于实现大规模、分布式、异构传感器网络的协同工作至关重要，以确保数据的安全、稳定、实时传输。在无线传感器网络中，Zigbee协议是一种被广泛应用的短距离、低功耗、低数据率的通信协议。Zigbee协议适用于对能耗有一定要求的电力工程传感器网络，它采用低功耗的睡眠模式，能有效延长传感器节点的电池寿命。该协议基于IEEE 802.15.4标准，提供了对多跳、低数据率通信的支持，适用于需要构建覆盖范围广泛的电力感知网络。LoRa技术是一种适用于远距离、低功耗、低数据率的无线通信技术。LoRaWAN作为LoRa技术的通信协议，广泛应用于电力工程中远距离传感器节点的数据传输。LoRaWAN协议支持长距离传输，其星型和星簇拓扑结构能够有效连接大量的传感器节点，实现对电力系统更广泛区域的监测。MQTT是一种轻量级、开放式的消息传输协议，特别适用于在网络状况不稳定的环境下进行数据传输。MQTT协议使用发布-订阅模式，传感器节点可以发布数据到一个中央服务器，其他节点则可以订阅这些数据，实现实时数据传输。

3 特征识别算法在电力工程中的应用

3.1 特征提取与选择

3.1.1 信号处理方法

信号处理方法涉及时域、频域和时频域等多个领域，以满足电力工程对于信号特征的全面分析需求。时域分析是电力工程信号处理的基础，主要关注信号在时间轴上的变化。在电力系统中，电流、电压等参数的时域分析对于监测设备的运行状态、故障情况等至关重要。常见的时域特征提取方法包括均值、方差、峰值、峭度等，这些统计量能够反映信号的基本特征，如波形的平均水平、波形的离散度等，主要模型如下。

峭度特征提取的模型：

偏度特征提取的模型：

其中F4为均值，F9为标准差，如下：

通过对信号进行傅里叶变换或小波变换，可以将信号从时域转换到频域，得到信号的频谱信息。在电力工程中，频域分析常用于检测电力系统中的谐波、频率偏移等问题。频域特征提取方法包括功率谱密度、谐波分析、频率分量提取等，这些方法能够帮助识别电力系统中频率异常和谐波扰动。此外，时频域分析是一种综合时域和频域信息的处理方法。在电力工程中，由于电力系统信号的非平稳性和多变性，时频域分析更加贴近实际情况。时频域分析方法如短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）能够有效地捕捉信号的瞬时特征和频谱演化。这种方法在识别电力系统中瞬态事件、突发故障和频率变化方面具有独特的优势。

3.1.2 特征选择的算法与模型

在电力工程的特征识别中，特征选择是将原始数据中最相关、最具代表性的特征提取出来的关键环节。合理选择特征可以提高算法效率、降低计算复杂度，并且有助于提高模型的泛化性能。在电力工程中，特征选择的算法与模型通常包括传统的统计方法和机器学习方法两个主要方向。统计方法中的方差分析是一种常用的特征选择技术，适用于处理多变量问题。通过比较不同特征的方差，可以识别出那些方差较大、变化较明显的特征，从而实现特征的筛选。在电力工程中，方差分析常用于识别在时间序列中波动较大的特征，如电流和电压的瞬时变化。其次，互信息（Mutual Information）是一种常见的特征选择度量方法，用于衡量两个变量之间的关联程度。在电力工程中，可以利用互信息来评估特征与电力系统状态之间的相关性。通过计算特征与标签之间的互信息，可以选择与目标状态相关性最高的特征，从而提高特征的区分度。

3.2 机器学习与深度学习在特征识别中的角色

3.2.1 支持向量机

在电力工程中，支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在特征识别中发挥着重要的角色。SVM是一种监督学习算法，主要目标是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开。以下深入探讨SVM在电力工程中的应用及其在特征识别中的角色。SVM在电力工程中常用于分类问题，例如设备状态的识别、故障的检测等。通过训练模型，SVM能够学习样本数据的特征，构建一个在特征空间中具有最大间隔的超平面，使得不同类别的数据点得以有效分离。这使得SVM在电力设备状态分类中能够准确识别不同的工作状态，为及时预测和处理设备异常提供了可靠的手段。电力系统中常涉及大量复杂的多维数据，例如电流、电压、频率等多个特征，而SVM能够通过引入核函数，将数据映射到更高维的空间，从而在更复杂的空间中寻找最优的超平面，增强了对非线性特征的适应性。

3.2.2 深度神经网络

深度神经网络（DNNs）作为机器学习领域的重要工具，在电力工程中的特征识别方面发挥着日益重要的作用。DNNs以其强大的学习能力和自适应性，为电力系统数据中复杂、高维特征的识别提供了一种高效而灵活的解决方案。在电力工程中，涉及多种类型的数据，如电流、电压、温度等，而DNNs能够通过多层次的网络结构学习多模态数据之间的关联，实现对不同数据源的自动特征提取。这对于电力系统中多种传感器数据的融合与联合分析具有重要意义，有助于全面了解电力系统的运行状态。其次，DNNs具有强大的特征学习和抽象能力。通过深层次的网络结构，DNNs能够逐层提取和学习数据中的抽象特征，从而实现对数据的高级表征。在电力工程中，这种特征学习能力使得DNNs能够发现潜在的复杂关系和非线性特征，为电力系统中各种异常、故障和变化的识别提供了更为精细的工具。

4 结语

综上所述，在智能感知与特征识别的引领下，电力工程数据处理技术正经历着前所未有的革新。通过特定的特征提取算法和机器学习算法对海量数据的智能化处理，人们能够更全面地了解电力系统的运行状况，及时发现潜在问题，提高电网的可靠性和稳定性。传感技术的不断创新为数据采集提供了更广泛的途径，而特征识别算法的不断演进则使得人们能够更准确地识别电力工程中的关键特征。